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脈搏波信號的提取與雙域分析[模擬設計][醫(yī)療電子]

通過深度解析壓力式和光電式傳感器檢測脈搏波的原理，探索壓力式傳感器最佳的取脈壓，最終實現對所測得的脈搏在時域和頻域內分解。對20位志愿者進行脈搏波測量，利用壓電薄膜傳感器測量最佳取脈壓并與身體質量指數（BMI）進行三階多項式擬合標定，在時域和頻域對脈搏波分別進行小波和傅里葉變換。測試結果表明，光電式脈搏波存在淹沒特征點的弊端，壓力式傳感器能清楚地觀察到特征點，但由于取脈壓的問題導致波形有同體差異性。通過對個體施加最佳取脈壓，壓力式傳感器能以高信噪比來檢測脈搏波。時頻雙域分析可有效提取波形特征點，為連續(xù)血液測量提供了良好的數據源。

發(fā)表于：2/22/2019

一種基于軟件無線電的衛(wèi)星跟蹤平臺設計[嵌入式技術][通信網絡]

提出了一種基于軟件無線電技術的衛(wèi)星跟蹤平臺設計，構造了一個具有開放性、模塊化、可軟件重構的通用平臺。與非重構的平臺相比，該平臺的動態(tài)可重構設計具有任務可轉換、設備可復用、配置靈活、運行速度高等特點。平臺功能可以進行擴展、升級，以滿足不同衛(wèi)星跟蹤任務的需要。

發(fā)表于：2/22/2019

創(chuàng)新集成收發(fā)器簡化2G至5G基站接收器設計[通信與網絡][通信網絡]

本文討論的集成收發(fā)器系列是業(yè)界率先支持所有現行蜂窩標準（2G至5G）并覆蓋全部6 GHz以下調諧范圍的產品。利用這些收發(fā)器，基站設計人員可以讓單一緊湊型無線電設計適合所有頻段和功率變化。

發(fā)表于：2/22/2019

羅德與施瓦茨支持UNH-IOL提供100/1000BASE-T1汽車以太網的測試服務[測試測量][汽車電子]

測試與測量專家羅德與施瓦茨為新罕布什爾大學互操作性實驗室（UNH-IOL）提供了一套汽車以太網測試解決方案。從現在開始， OEM、一級供應商、二級供應商和系統(tǒng)集成商們可以通過UNH-IOL提交他們的產品進行兼容性認證，同時UNH-IOL也是第一個開放聯盟認可的汽車以太網測試認證實驗室

發(fā)表于：2/22/2019

醫(yī)用可穿戴設備的供電問題[MEMS|傳感技術][醫(yī)療電子]

可穿戴技術注定將是下一次數字健康革命的基礎，智能且自動的實時控制/監(jiān)控會成為醫(yī)療領域最重要的應用，可為患有長期慢性疾病的患者提供高品質的護理和更好的生活質量。但必須指出的是，可穿戴設備的供電問題可能是一個難以克服的障礙。

發(fā)表于：2/22/2019

FPGA時序結構的LBT變換控制器設計[可編程邏輯][航空航天]

JPEG XR編碼算法中重疊雙正交變換(LBT)傳統(tǒng)的FPGA實現都是基于線性提升結構，無時序約束，存在亞穩(wěn)態(tài)、碼流不受控等問題。為此，設計了一種基于FPGA時序結構的LBT變換控制器，該設計采用混合狀態(tài)機，將LBT變換算子設計為時序控制結構的數據處理模塊。數據處理模塊通過握手信號與前后控制模塊進行指令通信，并根據指令進行相應的數據處理。為了節(jié)省FPGA內部存儲空間，該設計采用單RAM循環(huán)結構，由通道選擇器來切換各個控制模塊與RAM之間的通道。各個控制模塊根據數據處理模塊反饋的應答指令實時計算圖像數據的地址，交叉對RAM進行讀寫操作。實驗結果表明，該控制器實現了對LBT變換的FPGA時序約束，處理后的圖像與MATLAB仿真圖像基本一致，達到了預期目的。

發(fā)表于：2/21/2019

基于改進前饋統(tǒng)一潮流控制器功率協(xié)調控制[電源技術][智能電網]

統(tǒng)一潮流控制器（Unified power flow Controller，UPFC）是目前最先進的柔性交流輸電系統(tǒng)技術。分析UPFC工作在潮流控制時的有功/無功功率平衡，提出一種改進實時功率協(xié)調控制方法，通過在UPFC并聯側變流器的有功、無功控制環(huán)路中增加改進實時前饋電流，減小動態(tài)過程中不平衡功率引起的過電壓?；赗T-LAB的硬件在環(huán)仿真結果表明，相比現有常規(guī)協(xié)調控制方法，所提方法減小了潮流控制和系統(tǒng)故障時送端電壓和直流電容電壓的過電壓，提高了系統(tǒng)故障后恢復速度。

發(fā)表于：2/21/2019

一種新型高增益雙頻段共口徑天線陣的設計[通信與網絡][通信網絡]

提出了一種新型超寬帶（UWB）高增益的雙頻段共口徑天線陣。該天線陣由四個T形組合的雙極化天線、一個6×6的波導縫隙陣列天線和一塊圓形金屬基板組成。雙極化天線工作于2.33～12 GHz，采用全金屬Vivaldi天線T形排列，位于金屬板上方。波導縫隙天線陣工作于X波段9.8～10.3 GHz，位于金屬板下方。雙極化天線陣與波導縫隙天線陣位于同一陣面，由圓形金屬板分隔開，提高空間利用率的同時能有效減少天線之間的互耦，解決了共口徑天線隔離效果較差的難題。采用HFSS軟件仿真，仿真結果顯示該共口徑天線陣具有隔離度高、超寬帶、高增益、口徑效率高等優(yōu)點，適用于現代通信系統(tǒng)和電子對抗領域。

發(fā)表于：2/20/2019

基于RAEKF的GPS/INS緊組合導航方法研究[通信與網絡][航空航天]

針對GPS/INSS組合導航系統(tǒng)對高精度和高可靠性需求不斷提升的現狀，考慮載體運動復雜性導致運動過程中噪聲數學統(tǒng)計特性無法精確確定，且濾波結果易受觀測粗差影響的問題，提出一種抗差自適應擴展卡爾曼濾波(Robust Adaptive Extended Kalman Filter，RAEKF)方法?；趹T性導航、衛(wèi)星導航原理與誤差模型確定緊組合工作模式下的卡爾曼濾波數學模型；推導常用EKF模型并構造抗差自適應卡爾曼濾波，通過自適應調整觀測值的使用權重提高濾波精度，結果表明抗差自適應濾波能有效抑制粗差對導航結果的影響。

發(fā)表于：2/20/2019

統(tǒng)一渲染架構GPU圖形處理量化性能模型研究[嵌入式技術][其他]

統(tǒng)一渲染架構GPU為圖形處理提供了豐富的運算、存儲資源，也對軟件優(yōu)化提出了更高要求。為了有效地進行性能設計和優(yōu)化，針對統(tǒng)一渲染架構實現的GPU 提出一種量化的圖形處理性能模型，在深入研究統(tǒng)一渲染架構GPU架構和工作原理基礎上，分析影響圖形處理的各種因素：圖形指令生成、主機接口數據傳輸、圖形指令解析、圖形處理流水數據吞吐和統(tǒng)一染色陣列處理能力。通過仿真驗證表明，在研制自主知識產權GPU過程中，采用本方法設計各部分性能指標，評估統(tǒng)一染色GPU圖形處理性能與實測相比，誤差小于7.5%。

發(fā)表于：2/19/2019

一種使用Capless LDO結構的片上電容的預估方法[電源技術][其他]

針對集成電路SOC芯片對PIN腳資源的限制以及用于敏感信息防護的安全芯片的應用領域，需要使用片上LDO和片上濾波電容的方案來為內核供電。由于LDO的低帶寬導致帶來相應速度問題，需要用片上濾波電容來提供數字電路瞬態(tài)翻轉的能量，要使用納法級的濾波電容占用極大的芯片面積，使得布局和LDO都在項目后期完成設計，導致芯片布局的迭代次數增加。深刻理解數字電路的工作原理和設計流程，提出了一種全新的設計流程和電容估算方法，在項目前期就完成片上電容的精確預估，從而可以早期進行LDO和芯片布局設計，減少了迭代周期，節(jié)省了芯片研發(fā)時間，并且通過仿真和測試，驗證了提出了估算方法具有較好的預估精度。

發(fā)表于：2/19/2019

非易失性存儲器數據掉電保護的硬件解決方案[模擬設計][信息安全]

對安全芯片非易失性存儲器（NVM）的數據掉電保護原理進行分析?？紤]到軟件的處理速度不能滿足安全芯片對數據存儲的性能要求等因素，提出一種以硬件方式實現的NVM數據掉電保護的解決方案。該方案采用乒乓結構，將兩塊同樣大小的Flash空間輪流作為目標區(qū)和備份區(qū)，每次更新完成后需要對備份標志及備份次數進行更新。如果更新過程中芯片發(fā)生掉電，再次上電后通過比較兩塊區(qū)域的備份標志以及備份次數，就可以判斷出哪塊區(qū)域的數據是有效的。該方案不但能保證安全芯片非易失性存儲器（NVM）的數據掉電不丟，而且能提高NVM數據更新的性能。

發(fā)表于：2/18/2019

不同設計參數對SOI射頻開關小信號的影響[模擬設計][通信網絡]

基于0.2 μm SOI RF工藝平臺，設計了串聯支路、并聯支路、單刀單擲、單刀雙擲等電路結構，分析研究了單級寬度、級聯數目、偏置電阻、偏置電壓等設計參數對射頻開關小信號特性的影響。通過實驗數據，討論各參數對射頻開關小信號特性，主要包括射頻開關的插入損耗和隔離度的影響，為射頻開關設計提供參考。

發(fā)表于：2/18/2019

基于深度學習的通信信號自動調制識別技術[嵌入式技術][通信網絡]

基于特征提取和模式識別的多體制通信信號自動調制識別技術是軟件無線電領域中的重要研究課題，是復雜電磁環(huán)境下頻譜管理、頻譜檢測等非協(xié)作通信領域的關鍵技術之一。提出一種基于深度學習的通信信號調制模式識別算法，應用自編碼技術進行特征提取，獲得具有較好的抗干擾能力的特征集，然后使用 BP神經網絡對經過篩選的特征進行分類識別，實現了MQAM通信信號調制模式自動識別。仿真實驗結果表明，所提出的方法分類識別效果好，有效提高了數字調制信號自動識別的抗干擾能力。

發(fā)表于：2/15/2019

一種語音識別中核心詞快速模型優(yōu)化方法[模擬設計][物聯網]

針對國網客服電話語音識別在特定領域核心詞識別效果差的問題，提出一種基于HCLG領域詞權重增強和領域詞糾正的方法，能夠實時并快速地添加領域詞，從而動態(tài)地優(yōu)化語言模型，提升語音識別效果。將該模型和算法優(yōu)化應用在國網客服中心電話語音的咨詢、維修、投訴等各種領域場景中，其語音識別結果都得到大幅改善。

發(fā)表于：2/15/2019